今日は、Learning Solutions Magazineに掲載されていた学習工学に関する記事を紹介します。
学習工学の定義
学習工学は数十年前にさかのぼる古いコンセプトですが、その定義はまだ流動的であり、人によってその定義はさまざまです。
- Stanford University の研究者でありAmazonの学習科学・エンジニアリング部門のディレクターであるCandace Thille氏は、学習工学は、学習科学と教授方法の「架け橋」として、「学生やインストラクターにフィードバックを与える学習環境およびデータシステムをデザインし、学習デザインの継続的改善をサポートし、人間の学習という科学の急速な進歩を促進する」といっています。
- Harvard University教授であり研究者のChris Dede氏によれば、ラーニングエンジニアとは、「学習と学習測定に関する理論的およびエビデンスベースの研究を理解し、そうした治験を適用し、実際の状況にこのような知見を適用してその価値をテストし、最初のアプローチを洗練させて学生がより効率的・効果的に学べるようにするヒューリスティクスとモデルを開発する特定のプロフェッショナル」のことです。
- GoogleのChris Jennings氏は、「絶えざる形成評価が可能であること」が、学習工学の主要な強みであり、これはデータとデータ・アナリティクスを効果的に使い、よりよいトレーニングとパフォーマンスサポートを達成することによって実現できると考えています。
ラーニングエンジニアに必要とされるスキルセット
これからの学習のプロフェッショナルには、データの視覚化、プログラミングとコーディング、学習科学やデータ分析から得られた成果を適用するスキルが必要とされます。
ICICLEでは、ラーニングエンジニアが備えるべきスキルセットを定義しています。これには以下を理解することが含まれます。
- 現在および過去の製品トレンド、およびさまざまなラーニングテクノロジーの実装の強みと弱み
- 学習データとプライバシーに関する標準と規制
- テクニカルプロジェクトマネジメントおよびラーニングテクノロジーとラーニングエコシステムのデザインに関するベストプラクティス
- ラーニングテクノロジーのデザイン、開発、導入、結果の成功や失敗につながる要因
元の記事：
https://learningsolutionsmag.com/articles/new-field-of-learning-engineering-edges-toward-definition
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IEEE ICICLE:
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